iOS 26 上线后，用户立马分成了两派。

部分人觉得新版系统界面颇具创新，另有一些人批评其外观不理想、存在较多缺陷、电池使用时间急剧缩短。面对各种不同声音，苹果公司发布了 iOS 26.1 版本给开发者试用，意在改进动态效果和界面布局。然而必须承认，与这些表面功夫相比，苹果在系统底层设置的隐藏功能，实际上更加引人注目。

据 9to5Mac 援引消息，iOS 26.1、iPadOS 26.1 以及 macOS Tahoe 26.1 的开发者测试版中，存在一段被隐藏的代码，该代码透露出苹果正在为 App Intents 做好 MCP 支持的准备，相关铺垫工作正在进行中。这也表明将来，我们能够使 GPT、Claude 或任何符合 MCP 规范的 AI 模型，直接同 Mac、iPhone 和 iPad 上的应用程序建立联系。

Anthropic 公司的 MCP 机制，是苹果用来限制 GPT 应用的关键手段

在阐述苹果这项重要举措之前，有必要向不熟悉情况的人解释一下MCP的含义。MCP，即模型上下文协议，系Anthropic于去年十一月所倡导，其旨在应对一个名为「N x M」的整合性挑战。

为何如此呢？就是说，设有 N 个人工智能系统，以及 M 个外部资源或信息库，倘若遵循常规方法，我们须构建 N 乘以 M 个专属调用端口，极其繁琐此刻 MCP 不禁莞尔：无需周折了，我将担当通用转换者。

MCP 借助一种通用且开放的协议，将模型同外部数据源和工具的对接模式加以规范，摒弃了原先分散且专属的整合方式，目的在于达成双向且安全的沟通。简单来讲，它期望在人工智能界扮演类似「HTTP（网页的基础协议）」或「SMTP（邮件协议）」的角色，这种存在仅限于软件层面，但在人工智能时代的重要性，可以媲美一个标准化的硬件「USB-C 接口」。

效果如何？立刻见效。自从推出之后，MCP 就被 Notion、Google、Figma、OpenAI 等机构以及平台相继兼容，变成了 AI 应用对接的领域标准接口。

许多人简单认为 MCP 与 App Intents 专门面向人工智能，这种看法并不准确。

MCP 的核心是规范，它旨在处理模型与外部服务或系统间如何安全交互的问题。当前最流行的应用是 AI 模型调用应用，不过 MCP 也适用于非 AI 环境。以微信支付为例，可以证明 MCP 并非仅限于 AI 领域。

腾讯元器平台最新公布已与微信支付 MCP对接，允许开发人员在其智能体里直接创建订单，能够查询订单状态，也可以管理打赏操作。

同样，App Intents 并非专门为人工智能而创造的全新类别。

这个技术在 2022 年就已经面世，其初衷是为了把应用程序的功能转化成可理解的指令，以便系统可以直接执行。例如 Spotlight 搜索、快捷指令、小组件等，它们实际上都在运用 App Intents，并且并不需要借助人工智能。

MCP 的加入，使得「外部 AI」也能够利用这条既有的路径，进行连接。

通过研究 iOS 26.1 等测试版本软件的源代码可以发现，苹果公司并未要求各个应用程序分别去适配 MCP。实际情况是，苹果正在创建一种系统层面的 MCP 功能，这种功能将直接整合到 App Intents 框架之中。也就是说，苹果不希望开发者随意改动，而是要求按照官方系统标准来开发接口适配，这样才能够使用——这和苹果以往对应用遵循规范的做法完全一致。

这表明，对于苹果手机而言，语音助手与苹果智能系统（采用苹果核心模型运作）能够领会你的指令并启动应用指令来处理本地任务；若系统认为需要更全面的信息，会先征求你的许可，再向大型语言模型传输必要数据以获取解答。

因此未来的情况或许会是这样的：你向 GPT 提出要求，希望它能在微信中转账 100 元给张三，GPT 会调用 MCP，将这个指令格式化为规范的请求；随后 iPhone 的系统借助 App Intents 识别出这是一个微信支付的指令，并直接启动微信的接口来执行转账。无需你手动切换应用或点击操作，所有流程均由模型与系统共同处理。

换言之，MCP 使模型获得了操作能力，App Intents 则是苹果为这种能力设定的规范。

这样做有什么好处呢？

第一个优势是利用现成条件。苹果能够直接使用整个行业围绕 MCP 构建的丰富工具体系，无需独自完成所有功能组件的逐一构建。

另有一面，所有外部人工智能的呼唤都要通过苹果公司自家实施严密筛选的 App Intents 结构，苹果因此得以强行推行自身的隐私保护规范，同时确保用户感受的统一性。

记得先前文章曾提及 AI Key，该设备被称作「AI 助手」的外置装置，生产商称其即插即拔，只需接入 iPhone 的 USB 端口，便能借助语音指令操控手机上的各类应用，涵盖通讯、导航、摄影及社交平台，几乎囊括日常操作。

虽然两者目标一致，都能让人工智能代替用户，直接管理手机上的软件，不过，与功能受限的硬件辅助工具不同，操作系统内部的分配方式才是真正能够大规模推广，更加实际，前景更加广阔的方案。

但是，苹果在 iOS 26.1 测试版本中仅添加了系统级 MCP 支持的代码片段，现阶段仍处在初步开发阶段，没有向公众开放可使用的应用程序接口，最终能否完成以及何时完成，需要根据后续测试版本和官方文件的发布情况来决定。

造不出最强的剑，那就打造最好的剑鞘

延伸到整体变化，苹果近年的开放姿态愈发明显。

苹果的智能系统，其实也显示了这种变化。他们开始得早，结果却来晚了，想要跟上 OpenAI 那些公司并非短时间内就能完成，苹果已经不再坚持完全自己研发，而是选择接受外部的模型，并且为系统留出了可以方便连接的地方。

苹果公司内部因此受到了显著影响。彭博社披露，苹果的人工智能部门曾经就“自主研发”与“外部合作”的问题展开过非常激烈的讨论，不过最后仍然坚持了更为务实的平台化发展策略。这种决策方向，也与当前整个行业的发展趋势高度一致。

短期内，人工智能领域或许会形成少数企业的显著优势，但长远来看，行业必定会进入多元化竞争的阶段。

没有哪个模型能在所有领域都表现卓越，开源技术的普及为市场提供了更多可替代方案。因此，对于平台类企业来说，最佳策略是整合多家服务商的模型，以此来分散风险，降低开支，并且能够根据需求选择最优方案。

微软就是典型的案例。

先前它与 OpenAI 关系密切，不过近期，微软将 Anthropic 的 Claude 模型也整合到了 Microsoft 365 Copilot 中，这从表面上看似乎是由于双方关系出现矛盾，但实际上更根本的缘由是微软内部经过测试发现，Claude 在特定情况下确实比 GPT 表现更出色。

类似的逻辑，如今也映射到苹果身上。

和 OpenAI 携手之后，今年有关苹果的消息接连不断，公司已经将 Google Gemini 与 Anthropic Claude 一并视作未来 Siri 以及系统级人工智能的潜在选项。

回望苹果的长期叙事，这条线索就更清晰了。

苹果公司于 2008 年推出应用商店之初，同样遭遇过外界类似的诘问——究竟为何要允许其他软件制作者依附于 iOS 系统？实践表明，平台化策略激发出的创造潜能，远远胜过苹果公司单独作战。

后来，苹果一直遵循着这样的平台管理原则，首先确立规范和制度，然后让其他公司在这些规范内自主开拓。比如 CarPlay、HealthKit，乃至现在的 MCP 加 App Intents，都是这个模式的体现。

这个代理平台，以 App Intents 为基础构建而成，它体现了该逻辑的进一步发展。

借助 MCP 协议，苹果得以将外部 AI 模型悉数改造成服务商。一旦这些服务商渴望接触苹果那规模巨大且价值丰厚的用户库，就必须恪守苹果所设定的接口规范与安全要求。换言之，苹果再一次将自己定位于渠道提供者和规则制定者的角色——这既是苹果最为擅长的领域，也是其最为自在的定位。